<div dir="ltr">Dear Wolfgang,<div>Thanks for your helpful reply. Actually I am not (randomly) assuming the causality. For instance, most of the correlational studies I included in the meta-analysis (from which I extracted Pearson correlations) also performed a SEM showing that Human-nature connectedness mediates the effect. Would reporting how many papers actually report such causation and/or making a meta-analysis on the extracted beta would make more sense? For the latter possibility, another problem is that the number of moderators included in the the SEM would differ between studies...</div><div>What do you think?</div><div>Thanks a lot for your reply.</div><div>Best,</div><div>Gladys</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Le dim. 17 janv. 2021 à 12:11, Viechtbauer, Wolfgang (SP) <<a href="mailto:wolfgang.viechtbauer@maastrichtuniversity.nl">wolfgang.viechtbauer@maastrichtuniversity.nl</a>> a écrit :<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Dear Gladys,<br>
<br>
Inferring causality from observational data is tricky business. SEM (with primary data) or meta-analytic structural equation modeling (MASEM) does not magically allow us to do so just by fitting some model.<br>
<br>
But if you want to do MASEM, then the MetaSEM package is a good choice. I also recently added some functionality to metafor that goes a bit in the same direction. See:<br>
<br>
<a href="https://wviechtb.github.io/metafor/reference/rcalc.html" rel="noreferrer" target="_blank">https://wviechtb.github.io/metafor/reference/rcalc.html</a><br>
<a href="https://wviechtb.github.io/metafor/reference/matreg.html" rel="noreferrer" target="_blank">https://wviechtb.github.io/metafor/reference/matreg.html</a><br>
<br>
Note that you will need to install the 'devel' version of metafor to make use of these functions:<br>
<br>
<a href="https://wviechtb.github.io/metafor/index.html#installation" rel="noreferrer" target="_blank">https://wviechtb.github.io/metafor/index.html#installation</a><br>
<br>
Best,<br>
Wolfgang<br>
<br>
>-----Original Message-----<br>
>From: R-sig-meta-analysis [mailto:<a href="mailto:r-sig-meta-analysis-bounces@r-project.org" target="_blank">r-sig-meta-analysis-bounces@r-project.org</a>]<br>
>On Behalf Of Gladys Barragan-Jason<br>
>Sent: Sunday, 17 January, 2021 11:23<br>
>To: <a href="mailto:r-sig-meta-analysis@r-project.org" target="_blank">r-sig-meta-analysis@r-project.org</a><br>
>Subject: [R-meta] SEM of correlational meta-analytic data?<br>
><br>
>Dear all,<br>
><br>
>I am conducting a meta-analysis on the causes and consequences of<br>
>human-nature connectedness. As most of the studies were correlational, I<br>
>collected zero order Pearson r correlations between HNC and let's say 3<br>
>moderators (Exposure to nature, human-welfare and nature conservation). I<br>
>was able to obtain positive and moderate estimates in running one model by<br>
>moderator with lab and study as random effect thanks to the <a href="http://rma.mv" rel="noreferrer" target="_blank">rma.mv</a><br>
>function which was great.<br>
><br>
>My only concern now if whether we could somehow infer causality from those<br>
>meta-analytic data in making Structural Equation Modelling (SEM) on those<br>
>data. I saw that the MetaSEM package can do so but I have the feeling that<br>
>it is not using the same structure/function as metafor (e.g. meta3 instead<br>
>of <a href="http://rma.mv" rel="noreferrer" target="_blank">rma.mv</a>) leading to some discrepancies.<br>
><br>
>I would like to know if someone has developed a package or a function to do<br>
>this type of causal analysis from meta-analytic correlation data.<br>
><br>
>The aim would be validate (or invalidate) a model where exposure to nature<br>
>increases HNC which in turn increases Nature conservation and welfare<br>
>(rather than the opposite). I don(t know if it is feasible but would be<br>
>great if so.<br>
><br>
>Any advice would be more than welcome :-)<br>
><br>
>All the best,<br>
><br>
>Gladys<br>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal"><span style="font-size:12pt;font-family:Cambria,serif;color:black">------------------------------------------</span></p><p class="MsoNormal"><span style="font-size:12pt;font-family:Cambria,serif;color:black">Gladys Barragan-Jason, PhD. <u></u><u></u></span><a href="https://sites.google.com/view/gladysbarraganjason/home" style="font-family:Tahoma,sans-serif" target="_blank"> Website</a></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:12pt;font-family:Cambria,serif;color:black">Station d'Ecologie Théorique et Expérimentale (SETE)<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:12pt;font-family:Cambria,serif;color:black">CNRS de Moulis<u></u><u></u></span></p>
<div>
<p class="MsoNormal"><span style="color:black"><img border="0" width="133" height="81" style="width: 1.3854in; height: 0.8437in;" src="cid:image003.png@01D62ED8.BF1FBC30" alt="image.png"><img border="0" width="60" height="60" style="width: 0.625in; height: 0.625in;" src="cid:image004.png@01D62ED8.BF1FBC30" alt="image.png"><u></u><u></u></span></p>
</div>
<br>
<br>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-GB" style="font-family:Tahoma,sans-serif"> </span></p></div></div></div></div>